基于AIA优化LS-SVR的参数选取及在非线性系统辨识中的应用(英文)

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研究了LS-SVR的参数对LS-SVR泛化性能的影响,在此基础上提出了基于自适应免疫优化算法和k-折交叉检验相结合的LS-SVR参数整定方法。并将其应用于两自由度机器人的逆运动学建模中,仿真结果表明了该方法的有效性。 The influence of parameters of LS-SVR on the generalization performance of LS-SVR is studied. Based on this, an LS-SVR parameter tuning method based on adaptive immune optimization algorithm and k-fold cross-validation is proposed. The proposed method is applied to inverse kinematics modeling of a two-degree-of-freedom robot. The simulation results show the effectiveness of the proposed method.
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